import torch
from torchvision import transforms
import matplotlib as plt
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image

model = torch.jit.load("./model.pt")

DEVICE = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

img = "./train/1/100.png"

tf = transforms.Compose([
    lambda x:Image.open(x).convert('RGB'),
    # transforms.Resize((int(self.resize*1.25), int(self.resize*1.25))),
    # transforms.RandomRotation(15),  # 旋转会加大网络学习的难度,亦可以提升网络的准确性
    transforms.CenterCrop(100),  # 裁减至符合大小（中心裁减）
    # 映射    #ToTensor是指把PIL.Image(RGB) 或者numpy.ndarray(H x W x C) 从0到255的值映射到0到1的范围内，并转化成Tensor格式。
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[
        0.229, 0.224, 0.225])  # 归一化  # 统计imagenet上的所有图片所得到的参数，Normalize函数将图片的颜色值分布在0左右（-1～1）
])  # means为均值，std为方差
img = tf(img)
print(img.shape)
fig = plt.figure()
img = img.swapaxes(0, 1)
img = img.swapaxes(1, 2)

plt.imshow(img)
plt.show()
